
#第一步：导入库和模块
from keras.models import Sequential #导入Sequential模型(相当于放积木的桌子)
#接下来，我们导入各种层(各种形状各异积木)
from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.utils import to_categorical#导入to_categorical函数，以便之后对数据进行转换

#第二部：加载数据集
from keras.datasets import mnist##MNIST是非常有名的手写数字数据集，可以使用Keras直接加载。
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
print(x_train.shape)#查看训练集的大小
#输出(60000, 28, 28) #可以看到60000个样本，它们都是28像素x28像素的。



